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龙图腾网恭喜中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于Transformer增强的非局部U形网络的高光谱影像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114445665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210088579.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于Transformer增强的非局部U形网络的高光谱影像分类方法是由刘冰;余旭初;张鹏强;薛志祥;左溪冰;高奎亮;孙一帆;王博伟;常勍豪;陈宇航设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer增强的非局部U形网络的高光谱影像分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于高光谱影像分类技术领域，具体涉及一种基于Transformer增强的非局部U形网络的高光谱影像分类方法。该方法获取待分类的高光谱影像，并输入至训练好的高光谱影像分类模型中，得到高光谱影像分类结果。高光谱影像分类模型包括依次连接的编码器、Transformer连接模块以及解码器；编码器包括依次连接的编码卷积层和N1个编码模块，每个编码模块包括依次连接的Transformer层、N2个第一卷积层、以及第二卷积层；每个解码模块包括依次连接的反卷积层、N2个第三卷积层和Transformer层；各编码模块中的Transformer层与各解码模块中相同大小的Transformer层跳跃连接，这样使得高光谱影像分类模型能够更加充分地利用上下文信息和局部细节信息来提高分类精度。

本发明授权基于Transformer增强的非局部U形网络的高光谱影像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer增强的非局部U形网络的高光谱影像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待分类的高光谱影像，并输入至训练好的高光谱影像分类模型中，得到高光谱影像分类结果；其中，所述高光谱影像分类模型包括依次连接的编码器、Transformer连接模块以及解码器；所述编码器包括依次连接的编码卷积层和N1个编码模块，每个编码模块包括依次连接的Transformer层、N2个用于进行特征变换的第一卷积层、以及用于进行下采样的第二卷积层；所述Transformer连接模块包括N3层Transformer层；所述解码器包括依次连接的N1个解码模块和解码卷积层，每个解码模块包括依次连接的反卷积层、N2个用于进行特征变换的第三卷积层和Transformer层；各编码模块中的Transformer层与各解码模块中相同大小的Transformer层跳跃连接；N1、N2、N3均大于等于1；所述训练好的高光谱影像分类模型利用已作分类标记的高光谱影像作为训练样本对高光谱影像分类模型进行训练得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。